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J-GLOBAL ID：202202273962468301   整理番号：22A0977511

反復コントラストネットワークによるリモートセンシング画像の半教師つき意味セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Semantic Segmentation of Remote Sensing Images With Iterative Contrastive Network

著者 (5件)： Wang Jia-Xin (Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation, MOE Key Laboratory of ICSP, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Chen Si-Bao (Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation, MOE Key Laboratory of ICSP, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Ding Chris H. Q. (Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA) ,  Tang Jin (Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation, MOE Key Laboratory of ICSP, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China) ,  Luo Bin (Anhui Provincial Key Laboratory of Multimodal Cognitive Computation, MOE Key Laboratory of ICSP, School of Computer Science and Technology, Anhui University, Hefei, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.2504005.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習の開発により,リモートセンシング画像の意味論的セグメンテーションは,大きな進歩を遂げた。しかし,深層学習に基づくセグメンテーションアルゴリズムは,通常,モデル訓練のために膨大な数のラベル付き画像を必要とする。リモートセンシング画像のために,画素レベルアノテーションは通常高価な資源を消費する。この問題を軽減するために,本論文では,反復コントラストネットワークに基づくリモートセンシング画像の半教師つきセグメンテーション法を提案した。この方式は,モデル性能を著しく改良するために,少数のラベル付き画像とより多くのラベルなし画像を結合した。最初に,コントラストネットワークは,より良い擬似ラベルを用いて,より潜在的情報を継続的に学習する。次に,反復訓練方法は,セグメンテーション性能をより良く改良するために,モデル間の差異を保つ。異なるリモートセンシングデータセットに関する半教師つき実験は,この方法が関連する方法よりも優れた性能を有することを証明した。コードはhttps://github.com/VCISwang/ICNetで利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *コントラスト ,  意味論 ,  情報 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  *画像 ,  画素 ,  機械学習
準シソーラス用語： *リモートセンシング画像 ,  リモートセンシングデータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 反復 ,  コントラスト ,  リモートセンシング画像 ,  教師 ,  意味 ,  セグメンテーション